数据库优化SQL查询优化1.避免全表扫描，应该考虑在where及orderby涉及的列上建立索引；2.查询时使用select明确指明所要查询的字段，避免使用select（keys，flushdb等）的操作；3.SQL语句尽量大写，

点击关注上方“杰哥的IT之旅”，设为“置顶或星标”，第一时间送达干货。!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/5dfd48741ce7eef5788d5c1a8cdb7cdfd56.jpg)作者：低至一折起来源：juejin.im/post/5b7d52afe51d4

PythonMySQL限制结果限制结果数量示例1:获取您自己的Python服务器选择"customers"表中的前5条记录：pythonimportmysql.connectormydbmysql.connector.connect(host"localh

一、应用背景简介ClickHouse是Yandex（俄罗斯最大的搜索引擎）开源的一个用于实时数据分析的基于列存储的数据库，其处理数据的速度比传统方法快1001000倍。ClickHouse的性能超过了目前市场上可比的面向列的DBMS，每秒钟每台服务器每秒处

1.引言研究背景数据库性能的重要性数据库性能优化对于保证应用的响应速度和处理大量数据的能力至关重要。它可以显著减少查询时间，提高事务处理效率，降低硬件成本，并确保系统稳定性与可扩展性。优化后的数据库能够更好地服务于用户需求，增强客户满意度，对企业的长期发展

最近因需求改动新增了一些数据库表，但是在定义表结构时，具体列属性的选择有些不知其所以然，索引的添加也有遗漏和不规范的地方，所以我打算为创建一个高性能表的过程以实战的形式写一个专题，以此来学习和巩固这些知识。

这篇主要介绍对慢SQL优化的一些手段，而在讲解具体的优化措施之前，我想先对EXPLAIN进行介绍，它是我们在分析查询时必要的操作，理解了它输出结果的内容更有利于我们优化SQL。为了方便大家的阅读，在下文中规定类似key1的表示二级索引，key\part1表

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